Mental health nursing practice in rural and remote Canada: Insights from a national survey
Notice bibliographique
Résumé
Access to and delivery of quality mental health services remains challenging in rural and remote Canada. To improve access, services, and support providers, improved understanding is needed about nurses who identify mental health as an area of practice. The aim of this study is to explore the characteristics and context of practice of registered nurses (RNs), licensed practical nurses (LPNs), and registered psychiatric nurses (RPNs) in rural and remote Canada, who provide care to those experiencing mental health concerns. Data were from a pan-Canadian cross-sectional survey of 3822 regulated nurses in rural and remote areas. Individual and work community characteristics, practice responsibilities, and workplace factors were analysed, along with responses to open-ended questions. Few nurses identified mental health as their sole area of practice, with the majority of those being RPNs employed in mental health or crisis centres, and general or psychiatric hospitals. Nurses who indicated that mental health was only one area of their practice were predominantly employed as generalists, often working in both hospital and primary care settings. Both groups experienced moderate levels of job resources and demands. Over half of the nurses, particularly LPNs, had recently experienced and/or witnessed violence. Persons with mental health concerns in rural and remote Canada often receive care from those for whom mental health nursing is only part of their everyday practice. Practice and education supports tailored for generalist nurses are, therefore, essential, especially to support nurses in smaller communities, those at risk of violence, and those distant from advanced referral centres.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».